고객센터

  • 공지사항
  • EVENT
  • 뉴스레터
  • FAQ
  • 1:1문의

과정검색
  • 기업위탁 과정
  • 장비구매/개발
  • 강의실 대여
  • 임베디드 구인구직

뉴스레터

홈으로고객센터 뉴스레터

[m-Story] MDS아카데미 뉴스레터 12월호

  • 작성자관리자
  • 작성일2016.12.09
  • 조회수652
m-Story

IT융합 전문 교육센터 MDS아카데미 뉴스레터 12월호

지난 뉴스레터 보기

MDS아카데미

|

MDS테크놀로지

|

TRACE32

|

윈도우 임베디드 OS

|

Splunk 빅데이터 솔루션

|

Industrial IoT

교육과정 안내

MDS아카데미는 사업주 직업능력개발 훈련기관으로서 교육 수료 후(80%출석) 교육비 일부가 사업장으로 환급됩니다.
자세히 보기 >

교육분야

세분류

과정명

교육일정

교육비

교육장소 : 구로 교육센터 (대륭포스트타워 1차) 약도보기 >

프로그래밍

C

C 프로그래밍 기법 향상(이것이 C 언어다)

1.9(월) ~ 1.13(금)

66만원

임베디드 C 프로그래밍

1.9(월) ~ 1.12(목)

77만원

기타

ARM기반 자료구조 및 알고리즘

12.19(월) ~ 12.22(목)

77만원

임베디드 SW

OS App

안드로이드 NDK프로그래밍 실무

1.9(월) ~ 1.12(목)

88만원

안드로이드 애플리케이션 개발

1.16(월) ~ 1.19(목)

77만원

모바일 임베디드 시스템 개발자를 위한 OpenGL

1.9(월) ~ 1.12(목)

99만원

안드로이드 애플리케이션 개발(Basic)

1.16(월) ~ 1.23(금)

77만원

OS System

로봇 운영체제 구조 및 활용

1.16(월) ~ 1.19(목)

77만원

임베디드 리눅스 디바이스 드라이버

1.16(월) ~ 1.19(목)

88만원

임베디드 리눅스 시스템 프로그래밍

1.9(월) ~ 1.12(목)

88만원

차량기반 Android AVN Programming

12.19(월) ~ 12.23(금)

99만원

Android Module Porting & Structure

1.9(월) ~ 1.13(금)

88만원

아키텍처

ARM 프로세서 구조 및 활용

12.19(월) ~ 12.23(금)

77만원

PowerPC 프로세서 구조 및 제어

1.16(월) ~ 1.19(목)

88만원

Debugging

안드로이드 메모리 누수 탐지의 기본

1.9(월) ~ 1.11(수)

77만원

펌웨어 제어

Cortex-M3 구조 및 디바이스 제어

1.16(월) ~ 1.19(목)

88만원

ARM 디바이스 제어

1.16(월) ~ 1.20(금)

88만원

오픈소스 하드웨어 플랫폼 프로그래밍

1.16(월) ~ 1.19(목)

88만원

Automotive

Control/Testing

SW 테스팅을 위한 MISRA-C의 이해와 실습

1.9(월) ~ 1.12(목)

88만원

교육장소 : 판교 교육센터 1차 (H스퀘어 N동) 약도보기 >

프로그래밍

C

ARM기반 C코드 최적화

1.9(월) ~ 1.12(금)

88만원

H/W

이해

입문자를 위한 임베디드 시스템 이해

12.19(월) ~ 12.21(수)

55만원

임베디드 SW

Common

ARM기반 자료구조 및 알고리즘

1.16(월) ~ 1.19(목)

77만원

아키텍처

ARM 프로세서 구조 및 활용

1.16(월) ~ 1.20(금)

88만원

ARM Boot Code Design and Analysis

1.9(월) ~ 1.12(목)

88만원

OS System

Android Framework & Libraries 분석

1.9(월) ~ 1.12(목)

99만원

Git 형상관리 및 빌드서버 구축

1.9(월) ~ 1.13(금)

88만원

Altera 기반의 하드웨어 설계 및 리눅스 포팅

1.9(월) ~ 1.12(목)

99만원

임베디드 리눅스 리눅스 커널 포팅 및 구조

12.19(월) ~ 12.22(목)

88만원

Debugging

임베디드 리눅스 디버깅

1.16(월) ~ 1.18(수)

66만원

펌웨어 제어

아두이노를 활용한 드론 제작(드론 증정)

12.19(월) ~ 12.22(목)

825,000원

Automotive

Control/Testing

입문자를 위한 차량용 SW 개발 및 테스트

12.19(월) ~ 12.22(목)

88만원

모델 기반 차량 전자 제어 시스템 개발

12.19(월) ~ 12.22(목)

99만원

SW 테스팅을 위한 MISRA-C의 이해와 실습

12.19(월) ~ 12.22(목)

88만원

차량용 ECU 구현 및 디버깅

1.16(월) ~ 1.18(수)

99만원

딥러닝과 IOT를 결합한 자율주행차 프로젝트

1.16(월) ~ 1.18(수)

88만원

IoT

Platform/
Control/
App

사물인터넷을 위한 통신 프로토콜 분석

1.16(월) ~ 1.18(수)

77만원

개방형 사물인터넷 플랫폼 서비스 분석 및 개발

1.9(월) ~ 1.11(수)

77만원

Big Data

분석/개발

빅데이터를 위한 파이썬 중급

1.9(월) ~ 1.12(목)

77만원

AI

딥러닝

Embedded Deep Learning(CNN을 이용한 영상인식)

1.16(월) ~ 1.18(수)

99만원

파이썬을 활용한 딥러닝 기본

1.9(월) ~ 1.12(목)

88만원

교육과정 전체 보기 >

So Hot! 뜨거운 관심으로 주목받는 과정

차량용 시스템의 HW와 SW의 구성요소 및 개발방식 설명과
차량용 시스템 개발의 C언어 개념, 디바이스 제어방법 이해

입문자를 위한 차량용 SW 개발 및 테스트

12월 19일(월)~12월 22일(목)
자세히 보기 >

Automotive System Overview / Automotive C Programming / Automotive C Device Control

Embedded System의 구성요소, 개발환경, 기초적인 HW지식 및
동작원리, ARM Processor 내부 아키텍처와 어셈블리 명령어 이해

입문자를 위한 임베디드 시스템 이해

12월 19일(월)~12월 21일(수)
자세히 보기 >

Embedded System 구조 및 이해 / Firmware기반 및 OS기반 Embedded System

파이썬 프로그래밍을 데이터 수집, 데이터 처리, 데이터 저장,
데이터 시각화 도구로 라이브러리 활용 및 실습

빅데이터를 위한 파이썬 중급

2017년 1월 9일(월)~1월 12일(목)
자세히 보기 >

파이썬 언어기초 / 데이터수집 / 빅데이터 저장 활용 / 빅데이터 파이썬 시각화 / 빅데이터 분석 라이브러리

· 조기에 마감될 수 있으니 서둘러 신청해 주시기 바랍니다.

기술정보

딥 러닝

딥러닝(영어: deep learning)은 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화(abstractions, 다량의 데이터나 복잡한 자료들 속에서 핵심적인 내용 또는 기능을 요약하는 작업)를 시도하는 기계학습(machine learning) 알고리즘의 집합으로 정의 되며, 큰틀에서 사람의 사고방식을 컴퓨터에게 가르치는 기계학습의 한 분야라고 이야기 할 수 있다.

어떠한 데이터가 있을 때 이를 컴퓨터가 알아 들을 수 있는 형태(예를 들어 이미지의 경우는 픽셀정보를 열벡터로 표현하는 등)로 표현(representation)하고 이를 학습에 적용하기 위해 많은 연구(어떻게 하면 더 좋은 표현기법을 만들고 또 어떻게 이것들을 학습할 모델을 만들지에 대한)가 진행되고 있으며, 이러한 노력의 결과로 deep neural networks, convolutional deep neural networks, deep belief networks와 같은 다양한 딥 러닝 기법들이 컴퓨터비젼, 음성인식, 자연어처리, 음성/신호처리 등의 분야에 적용되어 최첨단의 결과들을 보여주고 있다.

딥러닝은 크게 3가지 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN), 순환 신경망(Recurrent Neural Network, RNN), 심층 강화학습(deep reinforcement)등이 있다.

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 최소한의 전처리(preprocess)를 사용하도록 설계된 다계층 퍼셉트론(multilayer perceptrons)의 한 종류이다. CNN은 하나 또는 여러개의 합성곱 계층과 그 위에 올려진 일반적인 인공 신경망 계층들로 이루어져 있으며, 가중치와 통합 계층(pooling layer)들을 추가로 활용한다. 이러한 구조 덕분에 CNN은 2차원 구조의 입력 데이터를 충분히 활용할 수 있다. 다른 딥 러닝 구조들과 비교해서, CNN은 영상, 음성 분야 모두에서 좋은 성능을 보여준다. CNN은 또한 표준 역전달을 통해 훈련될 수 있다.
CNN은 다른 피드포워드 인공신경망 기법들보다 쉽게 훈련되는 편이고 적은 수의 매개변수를 사용한다는 이점이 있다. 최근 딥 러닝에서는 합성곱 심층 신뢰 신경망 (Convolutional Deep Belief Network, CDBN) 가 개발되었는데, 기존 CNN과 구조적으로 매우 비슷해서, 그림의 2차원 구조를 잘 이용할 수 있으며 그와 동시에 심층 신뢰 신경망 (Deep Belief Network, DBN)에서의 선훈련에 의한 장점도 취할 수 있다. CDBN은 다양한 영상과 신호 처리 기법에 사용될 수 있는 일반적인 구조를 제공하며 CIFAR와 같은 표준 이미지 데이터에 대한 여러 벤치마크 결과에 사용되고 있다.

합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)의 종류에는 lenet, alexnet, zfnet, googlenet, vggnet, resnet등이 있습니다.

순환 신경망은 인공신경망을 구성하는 유닛 사이의 연결이 Directed cycle을 구성하는 신경망을 말한다. 순환 신경망은 앞먹임 신경망과 달리, 임의의 입력을 처리하기 위해 신경망 내부의 메모리를 활용할 수 있다. 이러한 특성에 의해 순환 신경망은 필기체 인식(Handwriting recognition)과 같은 분야에 활용되고 있고, 높은 인식률을 나타낸다.순환 신경망을 구성할 수 있는 구조에는 여러가지 방식이 사용되고 있다.
완전 순환망(Fully Recurrent Network), Hopfield Network, Elman Network, Echo state network(ESN), Long short term memory network(LSTM), Bi-directional RNN, Continuous-time RNN(CTRNN), Hierarchical RNN, Second Order RNN 등이 대표적인 예이다. 순환 신경망을 훈련(Training)시키기 위해 대표적으로 경사 하강법, Hessian Free Optimization, Global Optimization Methods 방식이 쓰이고 있다. 하지만 순환 신경망은 많은 수의 뉴런 유닛이나 많은 수의 입력 유닛이 있는 경우에 훈련이 쉽지 않은 스케일링 이슈를 가지고 있다

Q&A

Q1. 딥러닝을 공부하고 싶습니다. 어떻게 공부해야 하나요?

A. 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)의 딥러닝 모델부터 공부를 하는 것이 좋습니다. CNN은 사람의 예로 들자면 눈이나 귀에 해당합니다. 즉 정보를 인지하는 부분에 해당하기때문에 딥러닝의 모든 부분에 활용됩니다.

Q2. 알파고는 어떤 기술로 만들어졌나요?

A. 기보를 인식하는데는 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN) 기술을 사용하여고 실제 바둑에서 수를 두는 것을 판단하는 것은 심층강화학습(deep reinforcement)을 이용하였습니다.

목록